Il comune di Udine, insieme con l’Artificial Vision and Machine Learnig Laboratory (AVML Lab) dell’Università di Udine, ha sviluppato un progetto ambizioso che mira a rivoluzionare le modalità di archiviazione, consultazione ed analisi delle pratiche del servizio edilizia privata attraverso l’impiego dell’AI.
Basato sullo studio e sullo sviluppo di algoritmi di Visione Artificiale e di Machine Learning, il progetto è nato per offrire all’ente locale uno strumento per il riconoscimento e la classificazione automatica attraverso IA di planimetrie catastali di differenti tipologie (piante, prospetti, sezioni) nell’ambito di processi di digitalizzazione del copioso materiale cartaceo conservato presso l’ufficio dell’edilizia privata del Comune.
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AI per l’edilizia, il progetto dell’Università di Udine
Per raggiungere questo scopo, l’Università di Udine ha condotto un’analisi dello stato dell’arte e definito l’architettura di un modello neurale. L’IA è stata poi addestrata utilizzando un vasto archivio di progetti edilizi, dai vecchi disegni degli anni ’70 fino ai formati digitali più recenti, presentanti attraverso il c.d. SUE: lo Sportello Unico per l’Edilizia.
Il materiale grafico e testuale proveniente dalle pratiche digitali esportate dall’applicativo in uso presso gli uffici comunali, è stato così utilizzato per “istruire” l’IA al fine di individuare e catalogare i diversi tipi di documenti, anche quelli derivanti dalla digitalizzazione delle pratiche cartacee più risalenti nel tempo.
I risultati sono stati ottimi ed il modello riesce a catalogare le immagini con un’accuratezza che arriva a circa il 92%.
Oltre a questa prima fase, incentrata sullo sviluppo di un modello capace di classificare automaticamente le immagini nelle tre predette categorie, il progetto ha visto l’implementazione di una seconda fase dedicata allo sviluppo di un ulteriore modello di Machine Learning rivolto all’individuazione e segmentazione di specifiche aree di interesse all’interno delle singole planimetrie catastali.
Anche in questo caso d’uso, è stata condotta un’analisi dello stato dell’arte, elaborata un’architettura per la rete neurale specifica ed è stato creato un database di immagini segmentate fondamentale per l’addestramento del modello. Con l’ausilio di operatori umani, l’IA ha imparato ad applicare delle maschere sulle piantine catastali già dotate di una scala grafica; tale operazione è funzionale ad individuare i diversi ambienti di cui è composta l’unità abitativa, a misurarne le singole superfici al fine di ottenere, sommando le varie aree, il calcolo della superficie utile dell’immobile. Anche in questo caso si sono ottenuti ottimi risultati, con un margine di errore attorno al 6%.
Gli impatti dell’Ai per l’edilizia
Questa seconda fase ha una ricaduta pratica notevole sia per gli uffici che per i cittadini: infatti il regolamento di attuazione del testo unico sull’immigrazione e sulla condizione dello straniero prevede che il cittadino extracomunitario, per l’ottenimento del permesso di soggiorno, dimostri la disponibilità di un alloggio conforme ai requisiti igienico-sanitari, nonché dotato di idoneità abitativa; entrambe queste circostanze devono essere accertate dagli uffici comunali appartenenti al servizio dell’edilizia privata. Il procedimento si conclude con il rilascio di una attestazione di idoneità abitativa, per il cui rilascio è di fondamentale importanza calcolare le superfici utili dei singoli ambienti di cui è composta l’abitazione; tale calcolo viene eseguito allo scopo di verificare volta per volta ed in relazione ai diversi nuclei familiari, qual’ è il numero massimo di occupanti che la casa può accogliere.
Come funziona il sistema di Udine
Il sistema sviluppato all’Università di Udine, a fronte del caricamento di una planimetria catastale, permette all’operatore di individuare e classificare i singoli ambienti di cui l’unità immobiliare rappresentata nell’immagine planimetrica è composta (come camere, accessori, balconi, terrazzi ecc.), avere una stima della superficie di detti ambienti stanza per stanza, eseguire la somma delle superfici così individuate e selezionate dall’operatore; a seconda delle esigenze, infatti, è possibile sommare le superfici di tutti gli ambienti di cui si compone l’appartamento o solo di alcuni, escludendo – ad esempio – i balconi o i terrazzi o altri accessori non rilevanti.
Vengono così automatizzate una serie di operazioni che attualmente vengono svolte a manualmente. Questo non solo alleggerisce il carico di lavoro degli uffici, ma diminuisce concretamente anche il rischio di errori materiali.
Applicazioni di AI per l’edilizia
Si tratta quindi di un utilizzo etico dell’Intelligenza Artificiale, che non va a sostituire l’essere umano ma lo affianca velocizzando e automatizzando operazioni che risulterebbero lunghe e tediose se svolte manualmente. In questo modo l’utilizzatore può dedicarsi con maggiore efficacia a quei processi decisionali che invece richiedono un giudizio umano e non possono essere demandati ad una macchina.
In prospettiva, il sistema potrà evolversi ulteriormente. L’I.A. potrà aiutare il personale dell’Edilizia Privata individuando anomalie nei dati analizzati (a esempio individuando camere da letto con superficie al di sotto del minimo consentito) anche rispetto a nuovi progetti e non solo con riferimento ad edifici già costruiti ed accatastati.
Gli obiettivi futuri
Sarà possibile desumere dai prospetti i dati altimetrici, propedeutici al calcolo dei volumi. Un altro sviluppo importante potrebbe riguardare il recupero automatico delle informazioni presenti sul c.d. “cartiglio” dei progetti e sulle relazioni tecniche, sempre al fine di ottenere, mediante il riconoscimento automatico dei contenuti dei testi presenti nelle pratiche edilizie, l’estrazione automatica dei metadati relativi alla pratica stessa, come data, istanza, e numero di protocollo. Questo progetto con l’Università di Udine rappresenta un passo avanti nell’applicazione dell’Intelligenza Artificiale per modernizzare e rendere più efficienti i processi legati all’edilizia privata dei comuni, in questo modo l’AI e la digitalizzazione forniscono benefici concreti per l’amministrazione comunale e i cittadini.
